playwright+python UI自动化测试中实现图片颜色和像素对比

python 复制代码
def compare_image(expect_path, actual_path, output_path, color_diff_threshold=10.0,max_diff_pixels=100):
    # 读取图片
    img1 = cv2.imread(expect_path)
    img2 = cv2.imread(actual_path)
    if img1.shape != img2.shape:
        img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape))

    # ---------------------- 颜色差异对比(LAB空间) ----------------------
    # 转换为LAB颜色空间(更贴近人类视觉)
    img1_lab = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    img2_lab = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2LAB)

    # 计算色差(欧氏距离)
    color_diff = np.sqrt(np.sum((img1_lab - img2_lab) ** 2, axis=2))
    mean_color_diff = np.mean(color_diff)

    if mean_color_diff > color_diff_threshold:
        # 增强色差可视化(将差异值映射到0-255)
        color_diff_vis = (color_diff * 255 / np.max(color_diff)).astype(np.uint8)
        cv2.imwrite(output_path, color_diff_vis)
        raise ValueError(f"颜色差异过大:{mean_color_diff:.2f} > {color_diff_threshold}")

    # ---------------------- 像素差异对比(灰度空间) ----------------------
    # 灰度化 + 模糊处理
    gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur1 = cv2.GaussianBlur(gray1, (5, 5), 0)
    blur2 = cv2.GaussianBlur(gray2, (5, 5), 0)

    # 计算像素差异
    diff = cv2.absdiff(blur1, blur2)
    _, thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 统计显著差异像素数
    diff_pixels = np.sum(thresh == 255)
    if diff_pixels > max_diff_pixels:
        # 标记差异区域(红框)
        contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        result = img2.copy()
        for cnt in contours:
            # if cv2.contourArea(cnt) > min_contour_area:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            cv2.rectangle(result, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
        cv2.imwrite(output_path, result)
        raise ValueError(f"差异像素数超过阈值:{diff_pixels} > {max_diff_pixels}")

1、准备好基线图(expect_path)

2、playwright打开页面,截取元素图片(actual_path)

3、直接将基线图和实际元素图片传入对比方法对比,当差异超过预期,则会在实际元素图片上红框标记出差异部分保存到output_path

需要注意的是:

如果是表单截图,则需要等待所有的字段都加载完

如果是图片预览截图,则需要等待图片彻底打开到最大

相关推荐
Hgfdsaqwr14 分钟前
Python在2024年的主要趋势与发展方向
jvm·数据库·python
一晌小贪欢40 分钟前
Python 测试利器:使用 pytest 高效编写和管理单元测试
python·单元测试·pytest·python3·python测试
小文数模40 分钟前
2026年美赛数学建模C题完整参考论文(含模型和代码)
python·数学建模·matlab
Halo_tjn1 小时前
基于封装的专项 知识点
java·前端·python·算法
Hgfdsaqwr1 小时前
掌握Python魔法方法(Magic Methods)
jvm·数据库·python
weixin_395448911 小时前
export_onnx.py_0130
pytorch·python·深度学习
s1hiyu1 小时前
使用Scrapy框架构建分布式爬虫
jvm·数据库·python
2301_763472461 小时前
使用Seaborn绘制统计图形:更美更简单
jvm·数据库·python
无垠的广袤2 小时前
【VisionFive 2 Lite 单板计算机】边缘AI视觉应用部署:缺陷检测
linux·人工智能·python·opencv·开发板
Duang007_2 小时前
【LeetCodeHot100 超详细Agent启发版本】字母异位词分组 (Group Anagrams)
开发语言·javascript·人工智能·python